基于ARSVR模型的时间序列预测算法的研究

掌握农产品未来价格变化趋势,有利于正确引导农业生产,提出一种基于自回归与支持向量回归（auto regressive and support vector regression,ARSVR）模型的非平稳时间序列预测方法。首先,利用AR模型对非平稳时间序列进行季节差分和差分,使其具有平稳性,然后给平稳序列定阶,最后用SVR模型拟合平稳序列,回推得出原始序列的预测值。实验结果表明,ARSVR模型预测值与真实值很接近,具有较好的预测效果。